يضيف Celonis مساعد طيار يعمل بالذكاء الاصطناعي لطرح أسئلة حول خريطة العملية
تتخذ شركة Celonis، الشركة الألمانية الناشئة في مجال التعدين والتي تبلغ قيمتها 13 مليار دولار، نهجًا متنوعًا تجاه الذكاء الاصطناعي. مثل العديد من شركات برمجيات المؤسسات، كانت تستخدم نماذج التعلم الآلي لعدد من السنوات، ولكن مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنها تضيف ميزة مساعد الطيار، التي تم الإعلان عنها اليوم في Celosphere، مؤتمر عملاء الشركة الذي يعقد هذا الأسبوع.
تساعد الشركة العملاء على فهم كيفية تدفق العمل من خلال العمليات المختلفة في الشركة، وذلك باستخدام البرامج للعثور على أوجه القصور في التدفق، وهو أمر يتم القيام به تقليديًا من قبل المستشارين ذوي الأسعار المرتفعة. في العام الماضي، قدمت ميزة جديدة تتيح للعملاء الاطلاع على عمليات متعددة من خلال عرضها على خريطة على شكل مترو الأنفاق.
هذا العام، مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، قاموا بإضافة Celonis Copilot، وهي ميزة تقع بجانب خريطة مترو الأنفاق وتتيح للمستخدمين طرح أسئلة حول ما يرونه.
يقول الرئيس التنفيذي للشركة والمؤسس المشارك ألكسندر رينكي إن الشركة قامت ببناء Copilot أعلى واجهة OpenAI API. لقد كان هذا شيئًا فكروا فيه لبعض الوقت، ويعود تاريخه إلى GPT-2، ولكن عندما انطلق بالفعل هذا العام، قرروا دمجه في المنتج.
“لقد تطلب الأمر قدرًا كبيرًا من التنسيق والإدخال الصحيح والمطالبة وعمل قواعد البيانات المتجهة. وقال رينكي لـ TechCrunch: “لم يكن الأمر سهلاً للغاية، لكننا بالتأكيد قمنا بتسريع استثماراتنا في هذا المجال لأننا رأينا الإمكانات حقًا”.
بخلاف Copilot، تحاول الشركة مساعدة العملاء على جعل البيانات الموجودة في Celonis متاحة لنموذج لغوي كبير داخل شركاتهم، مع تسهيل الأمر أيضًا على الشركاء أو العملاء الآخرين من الأطراف الثالثة لإنشاء تطبيقات فوق بيانات العملية المخزنة على Celonis منصة. بدلاً من محاولة تقديم LLM، فإنهم يركزون على كيفية معالجة مجموعة متنوعة من أنواع البيانات التي يتم تتبعها داخل Celonis، والتي يمكن أن تشكل تحديًا لنموذج لغة كبير، خاصة عندما يكون لدى كل عميل طرق مختلفة لوصف عناصر من نفس النوع. من العملية.
إنها مشكلة معقدة، لذلك قررت الشركة اتباع نهج متعدد الجوانب لحلها. بالنسبة للمبتدئين، فهم يقدمون لعملائهم طريقة قياسية ومنظمة لمعالجة البيانات داخل Celonis، وهو ما يسمونه نموذج بيانات العملية.
وقال: “نحن نطلق نموذج بيانات العملية هذا، حتى يتمكن العملاء من دمج جميع عملياتهم وسيناريوهاتهم في عرض واحد، بحيث يكون متصلاً بشكل طبيعي”. وهذا من شأنه أن يسهل على نماذج اللغات الكبيرة فهم هذه البيانات لأنها مدمجة في كيان واحد.
يتضمن الكيان الثاني تحديد العناصر المختلفة للعملية، مثل ما تعنيه بالوقت المحدد أو بالتأخر في إصدار الفاتورة، على سبيل المثال. وقال: “إننا نأخذ كل المعرفة التي جمعناها على مدار السنوات العديدة التي كنا نقوم فيها بذلك لتحديد تعريفات الأعمال هذه”.
ثم هناك طبقة API كاملة عليها لعرضها على نظام Celonis البيئي لبناء تطبيقات فوق ذلك، أو كشف البيانات إلى LLMs.
ومع ذلك، فإن قوة النظام البيئي تأتي عندما تجمع بين نموذج بيانات العملية وقاموس تعريفات العملية لبناء ما يطلق عليه الرسم البياني لذكاء العملية، والذي يكشف عن الروابط بين الأنواع المختلفة من البيانات.
وقال: “إننا نقوم بذلك من أجل تنظيم ذكاء العمليات في الأعمال التجارية عبر الأنظمة والأقسام في منتج واحد متصل”.
“وهي في الأساس توفر لك لغة مشتركة لوصف العمليات في جميع أنحاء الشركة، وهي مستقلة تمامًا عن الأنظمة الموجودة تحتها. وهذا يوفر حقًا قيمة أكبر بكثير للعملاء. وقت أسرع لتقييم القيمة، كما أنه يهيئنا لبناء شبكة ومنصة.
كما أنه يسهل على العملاء أو الشركاء الخارجيين استخدام البيانات في تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة الخاصة بهم.
هذه المنتجات في الغالب في إصدار خاص في الوقت الحالي، حيث يتم تصميمها واختبارها مع العملاء، ولكن من المفترض أن يتم إصدارها في وقت ما من العام المقبل
جمعت Celonis 2.4 مليار دولار أمريكي لكل Crunchbase، وقدرت قيمتها بـ 13 مليار دولار أمريكي عندما جمعت مليار دولار أمريكي في أكتوبر 2022.
